1.1基礎
機械学習プロジェクトの目的に合うタスク種別を決める。
出力の型を基準に分類する。
回帰に適した用途はどれか。
× 不正解
回帰は価格や需要量など連続値の予測、分類は離散的なカテゴリの予測に使う。
詳細解説
正しい住宅の販売価格を予測する
価格のような連続値を予測する問題は回帰に適している。
価格のような連続値を予測する問題は回帰に適している。
問題の条件では、住宅の販売価格を予測するが担う対象と、ほかの選択肢が担う対象を分けて考える。
誤りメールを迷惑メールか通常メールかに分類する
二つ以上のカテゴリを予測する分類問題である。
二つ以上のカテゴリを予測する分類問題である。
問題の条件では、メールを迷惑メールか通常メールかに分類するが担う対象と、ほかの選択肢が担う対象を分けて考える。
誤り顧客を購買傾向でグループ化する
正解ラベルなしでグループを作る場合はクラスタリングに当たる。
正解ラベルなしでグループを作る場合はクラスタリングに当たる。
問題の条件では、顧客を購買傾向でグループ化するが担う対象と、ほかの選択肢が担う対象を分けて考える。
誤り画像内の物体位置を矩形で検出する
物体検出は位置とクラスを扱う別のタスクである。
物体検出は位置とクラスを扱う別のタスクである。
問題の条件では、画像内の物体位置を矩形で検出するが担う対象と、ほかの選択肢が担う対象を分けて考える。
実際に確かめる
一時的な検証環境で実行できる例です。
AWS公式AIF-C01ガイドのDomain 1.1で、classificationとregressionの例を確認する。期待される結果
連続値の予測を回帰、カテゴリの予測を分類として説明できる。理解のポイント
- 連続値
- カテゴリ
- 予測タスク
確認時の注意
- 確認環境: AWS公式AIF-C01試験ガイドとAWS公式ドキュメントの確認
- AWS公式ドキュメントの対象サービス・機能の説明と、AIF-C01の対応Taskを確認する。
- サービスの提供範囲と、利用者が設計・設定する範囲を混同しない。
基礎のおさらい
回帰
価格、温度、需要量など数値の大きさを予測する。
分類
入力をあらかじめ定めたクラスへ割り当てる。二値分類と多クラス分類がある。
問題IDAWS-AIF-004
確認環境AWS公式AIF-C01試験ガイドとAWS公式ドキュメントの確認
最終技術確認2026-08-20
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